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  • 文章介绍
  • 【资源介绍】:

    适合人群:

    零基础入门Django Web框架和深度学习,专注于计算机视觉的大学生和研究者

    你将会学到:

    快速掌握Django Web框架的使用和CNN模型实现图像识别及应用

    课程简介:

    本课程基于Django Web框架搭建CNN模型实现图像识别。首先介绍了Django Web框架的基础知识,具体包括Django工程创建的步骤、文件上传和图片上传的实现方法。然后介绍了卷积神经网络(CNN)的基本原理和经典CNN模型的网络结构。最后基于Django框架部署汽车分类模型。

    【资源目录】:

    ├──1 文本应用程序处理流程.mp4 16.65M

    ├──10 Django框架的模板.mp4 31.12M

    ├──11 Django的第一个入门案例.mp4 17.91M

    ├──12 Django搭建图书管理项目.mp4 6.05M

    ├──13 Django图书管理的实现.mp4 35.38M

    ├──14 Django静态资源的配置.mp4 25.54M

    ├──15 Django中CSS样式的实现.mp4 11.25M

    ├──16 使用模板加载静态资源.mp4 78.37M

    ├──17 Django创建的项目整体流程.mp4 15.25M

    ├──18 Django创建文件上传工程.mp4 44.50M

    ├──19 主页面的创建.mp4 25.41M

    ├──2 Web应用程序处理流程.mp4 12.51M

    ├──20 单文件上传的实现.mp4 58.71M

    ├──21 异常信息的处理.mp4 14.59M

    ├──22 创建多文件上传页面.mp4 20.28M

    ├──23 多文件上传的具体实现.mp4 14.30M

    ├──24 多文件上传的视图控制器.mp4 17.27M

    ├──25 图片上传的实现(一).mp4 26.36M

    ├──26 图片上传的实现(二).mp4 12.90M

    ├──27 卷积神将网络的基础.mp4 45.35M

    ├──28 卷积神经网路的组成.mp4 36.88M

    ├──29 卷积神经网络的计算过程.mp4 46.71M

    ├──3 MVC模式.mp4 43.85M

    ├──30 CNN手写数字识别的模型训练和评价.mp4 20.25M

    ├──31 CNN手写数字识别网络搭建.mp4 76.15M

    ├──32 CNN手写数网络结构修改的方法.mp4 20.54M

    ├──33 CNN实现二分类模型的训练.mp4 42.61M

    ├──34 CNN实现二分类模型的预测.mp4 46.62M

    ├──35 Django汽车分类项目的创建.mp4 20.59M

    ├──36 Django项目的启动 (1).mp4 28.02M

    ├──37 Django页面的创建和跳转.mp4 30.17M

    ├──38 Django部署汽车分类项目.mp4 64.96M

    ├──39 登录界面的添加.mp4 44.60M

    ├──4 MVT模式.mp4 12.32M

    ├──40 AlextNet和ResNet实现汽车分类模型.mp4 28.86M

    ├──5 虚拟环境virtualenv的安装.mp4 15.30M

    ├──6 虚拟环境virtualenv的激活.mp4 19.19M

    ├──7 Django项目的启动.mp4 28.50M

    ├──8 Django的工程目录.mp4 48.68M

    ├──9 VSCODE开发工具的配置.mp4 22.29M

    └──【课程资料】深度学习项目:Django搭建CNN网络实现图像识别.zip 105.39M

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